文｜光錐智能 劉雨琦

“我知道我的廣告費(fèi)有一半是浪費(fèi)了，但遺憾的是，我不知道是哪一半”。

——世界百貨業(yè)之父約翰·沃納梅克(John Wanamaker)

這個一直困擾著廣告界的問題，隨著數(shù)字時代的到來，讓人更加頭疼。

根據(jù)Statista數(shù)據(jù)顯示，在數(shù)字化營銷方面，中國是全球僅次于美國的第二大市場，2021年中國廣告支出超6840億元人民幣。其中，互聯(lián)網(wǎng)廣告支出占總額的65.7%，為主流的廣告投放形式。

如果不知道浪費(fèi)的是哪一半，隨著廣告支出的不斷增長，浪費(fèi)規(guī)模也將持續(xù)擴(kuò)大。

針對這一問題，光錐智能與一位在數(shù)據(jù)應(yīng)用行業(yè)深耕超三十年的大數(shù)據(jù)科學(xué)家程杰展開了深入探討。

程杰，現(xiàn)任北京高科數(shù)聚技術(shù)有限公司創(chuàng)始人兼董事長。

回顧前30年，程杰拿到美國密歇根大學(xué)安娜堡分校人工智能方向博士學(xué)位后，從1991年便開始在福特研究所工作。自1991年到2000年10年間，從理論研究到業(yè)務(wù)側(cè)實(shí)戰(zhàn)演練，從量化決策應(yīng)用到業(yè)務(wù)端，專攻優(yōu)化財務(wù)、營銷、產(chǎn)品規(guī)劃、制造、物流等方面。由于突出的技術(shù)能力以及卓越的貢獻(xiàn)，被授予福特最高獎項(xiàng)亨利·福特技術(shù)獎。

據(jù)程杰介紹：“當(dāng)時CFO贊揚(yáng)這一系列的數(shù)據(jù)能力開發(fā)和應(yīng)用為福特創(chuàng)造了17億美元的價值，底特律報紙也稱我們當(dāng)時創(chuàng)建的集團(tuán)新部門為福特歷史上的第二代神童?！?/strong>

離開福特后，程杰打開了通往大數(shù)據(jù)世界的大門，向人工智能大數(shù)據(jù)領(lǐng)域又進(jìn)一步，前后加入全球最專業(yè)最權(quán)威的市場調(diào)研公司JD Power和全球最大最復(fù)雜的商業(yè)智能和數(shù)據(jù)庫營銷的數(shù)據(jù)科技公司Acxiom，并任職副總裁、首席數(shù)據(jù)官等要職。

其中，程杰在JD.Power通過大量的汽車交易產(chǎn)生的行業(yè)數(shù)據(jù)和汽車銷量數(shù)據(jù)做成了一個價量模型，再用諾貝爾獎經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的分析方法，為整個行業(yè)的促銷優(yōu)惠決策帶來了顛覆性的改變。解決了汽車銷售中由于盲目促銷導(dǎo)致的營銷浪費(fèi)和品牌損害，并因此獲得了2005年美國運(yùn)籌和決策科學(xué)Edelman年度大獎，在大獎上的客戶推薦中，克萊斯勒的首席經(jīng)濟(jì)師提出，這個工具在一年中為克萊斯勒的一款車型（Grand Caravan）就節(jié)省了9000多萬美元的促銷優(yōu)惠費(fèi)用。

圖：高科數(shù)聚創(chuàng)始人兼董事長 程杰

在Acxiom，程杰領(lǐng)導(dǎo)創(chuàng)造了一個新的數(shù)據(jù)產(chǎn)品。在Acxiom數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上建立了4000多個消費(fèi)者購物傾向性模型，這4000多個傾向性模型跨越了金融、汽車、零售、快消、娛樂、旅游等10個行業(yè)，讓模型第一次以數(shù)據(jù)產(chǎn)品的形式為500強(qiáng)的商家提供服務(wù)。

現(xiàn)如今，高科數(shù)聚成為程杰在人工智能大數(shù)據(jù)領(lǐng)域創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新創(chuàng)造的全新階段。利用超30年的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)，與多年來沉淀的解決方案能力和寶貴的大數(shù)據(jù)技術(shù)積累，為中國數(shù)字化升級貢獻(xiàn)著一份力量。程杰表示，作為汽車領(lǐng)域的數(shù)字化轉(zhuǎn)型的引領(lǐng)者，高科數(shù)聚要以數(shù)據(jù)生態(tài)為基礎(chǔ)，幫助國家發(fā)展大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)，而不僅僅是一個大數(shù)據(jù)的企業(yè)。這方面要達(dá)到公司真正的價值，需要把公司的能力產(chǎn)業(yè)化，這涉及合規(guī)合法、安全計算、云和數(shù)產(chǎn)品能力的融合、以及隱私計算等各方面能力。

同時，由于公司常年在國際市場做數(shù)據(jù)化方面的應(yīng)用，可以幫助國內(nèi)跨境電商通過數(shù)據(jù)應(yīng)用的方法快速了解并使用當(dāng)?shù)厥袌觯⒖焖偻瓿蔂I銷品牌的打造和建設(shè)。此外，程杰在人工智能大數(shù)據(jù)領(lǐng)域突出表現(xiàn)，在2017年被評為“影響中國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)進(jìn)程100人”之一，并在近日榮獲36氪2022全球華人精英power 100“商業(yè)新領(lǐng)袖”獎。

對于數(shù)字化時代廣告浪費(fèi)問題，程杰認(rèn)為，在數(shù)字化時代，對于廣告投放浪費(fèi)這個曾經(jīng)困擾廣告界的歷史難題，已經(jīng)可解。

事實(shí)上，在數(shù)字化時代剛剛到來之時，企業(yè)就開始著手嘗試通過一系列的數(shù)據(jù)采集對廣告效果進(jìn)行結(jié)果推演。用戶活躍率（AU）、頁面瀏覽量（PV）、點(diǎn)擊率（CTR）、投資回報率（ROI）、轉(zhuǎn)化率（CR）等一系列數(shù)據(jù)指標(biāo)應(yīng)運(yùn)而生，然而想要得出今天多渠道、多類型、線上線下綜合營銷效應(yīng)的答案，仍然可以說束手無策。僅有的數(shù)據(jù)結(jié)論成為了稻草卻也成為了干擾項(xiàng)和“煙霧彈”。

在如今這個數(shù)據(jù)爆發(fā)的時代，龐大的數(shù)據(jù)量令企業(yè)喜憂參半，在程杰看來，當(dāng)下數(shù)據(jù)應(yīng)用所面臨的核心問題是：“我們擁有數(shù)據(jù)，卻看不懂?dāng)?shù)據(jù)”。

同時，由于數(shù)據(jù)量的激增，企業(yè)對于存儲、計算的成本投入在逐年升高。程杰認(rèn)為：如果數(shù)據(jù)本身不能幫助企業(yè)盈利，實(shí)現(xiàn)現(xiàn)金流的正循環(huán)，那么數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)化就永遠(yuǎn)無法“跑起來”。

幫企業(yè)看懂?dāng)?shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)產(chǎn)生盈利價值，這是高科數(shù)聚正在做的事。

“在中國，數(shù)據(jù)作為一個產(chǎn)業(yè)并沒有完全成熟，我們要推動數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)化到數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)化，從決策智能到交互智能，從數(shù)據(jù)的底層設(shè)計到場景應(yīng)用，這些都需要一次重構(gòu)。”程杰說道。

那么，在程杰眼中的數(shù)智化時代究竟是怎樣的？如何突破“數(shù)據(jù)變現(xiàn)”的最后一公里？

01 數(shù)據(jù)如何變現(xiàn)？

程杰認(rèn)為，關(guān)于數(shù)據(jù)的發(fā)展有三個階段，一是數(shù)據(jù)的采集和加工、二是數(shù)據(jù)的分析和拆解，如CDP、BI等工具、三則是數(shù)據(jù)的應(yīng)用和變現(xiàn)。當(dāng)下的數(shù)據(jù)增量和數(shù)據(jù)工具已經(jīng)發(fā)展到了一個較為成熟的階段，但數(shù)據(jù)應(yīng)用卻遲遲跟不上，而這是讓數(shù)據(jù)變現(xiàn)并產(chǎn)生價值的最后一步，也是最重要的一步。

當(dāng)下，由于埋點(diǎn)和平臺建設(shè)能力的普及和需求的普遍性，讓供應(yīng)商市場極為擁擠，而這也導(dǎo)致企業(yè)盲目數(shù)字化過程中收效甚微。

程杰舉了兩個企業(yè)中常見的痛點(diǎn)：

不會用：數(shù)據(jù)中臺、CDP、BI可視化儀表盤這些我都有，但是怎么用？項(xiàng)目結(jié)束后，供應(yīng)商不負(fù)責(zé)，我們也不會；

效率低：數(shù)據(jù)中臺、數(shù)據(jù)我都有，但要調(diào)取具體數(shù)據(jù)的時候，要把所有的數(shù)據(jù)都跑一遍，這個過程至少需要3天。

不會用、效率低這些問題在企業(yè)中比比皆是。怎么解決這些問題，高科數(shù)聚提出了一種解決思路：以數(shù)據(jù)最終的場景應(yīng)用倒逼數(shù)據(jù)的采集和分析。

舉個例子，程杰曾為國內(nèi)某集團(tuán)企業(yè)做過一次數(shù)據(jù)戰(zhàn)略咨詢，彼時該客戶正在打造一個新業(yè)務(wù)：海南島的線上免稅服務(wù)。雖然客戶擁有1.4億用戶數(shù)據(jù)，但是怎樣才能找到線上使用免稅服務(wù)的意向用戶、如何觸達(dá)更高效，這讓客戶犯了難。

程杰提出了一個場景驅(qū)動的、由點(diǎn)到面的數(shù)據(jù)模型：

1、首先是對使用過免稅易購的用戶進(jìn)行分析，分析特點(diǎn)和觸達(dá)路徑等，形成一系列標(biāo)簽；

2、將標(biāo)簽進(jìn)行延伸，比如辦信用卡的人對箱包的需求通常很大，通過對人的分析，用算法推演出更多不同標(biāo)簽；

3、通過標(biāo)簽，在1.4億用戶的數(shù)據(jù)庫中，定義用戶，并結(jié)合三方數(shù)據(jù)，如運(yùn)營商數(shù)據(jù)、搜索數(shù)據(jù)等，找到目標(biāo)用戶；

4、制定運(yùn)營計劃：為了讓運(yùn)營效率更高，數(shù)據(jù)模型在歷史數(shù)據(jù)中挖掘到了一系列細(xì)節(jié)，如什么時間觸達(dá)、什么方式觸達(dá)、如何二次觸達(dá)等等。

目標(biāo)明確、靶向狙擊，這是場景驅(qū)動數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)化的特點(diǎn)。然而，每個企業(yè)的業(yè)務(wù)場景都不同，從中國企業(yè)的體量來看，企業(yè)專門做咨詢或者定制化是跑不通的，這時候，數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)化就不夠了，需要數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)化。

數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)化，就是將上述流程規(guī)?；瘧?yīng)用，雖然行業(yè)不同、場景不同，但中間共通的數(shù)據(jù)模型、技術(shù)和原理有哪些？能否把它變成產(chǎn)品復(fù)用？

為了能夠快速見到效果，高科數(shù)聚的思路是：像狙擊手一樣，瞄準(zhǔn)行業(yè)痛點(diǎn)，逐個擊破。

決定木桶容量的是最短的那塊板，營銷場景也是如此。程杰認(rèn)為，沿著這個思路，SaaS模式能快速做到行業(yè)內(nèi)的規(guī)模化。

針對這一思路，SaaS產(chǎn)品，線索到店智能搜索引擎CALO（Consumer Automotive Leads Optimization）應(yīng)運(yùn)而生，而CALO所解決的，就是幫助銷售解決銷售線索的問題。

對此，程杰分享了一個具體案例：“有這樣一個數(shù)據(jù)，消費(fèi)者在各類汽車資訊等垂直網(wǎng)站上留下自己的聯(lián)系方式和購買意愿，信息會轉(zhuǎn)到4S店，再由4S店邀請到店，這個過程中，從留下信息到最后購買汽車，國內(nèi)4S店的平均轉(zhuǎn)化率大概在2%左右，僅僅是美國1/3甚至更低?！?/p>

那么，如果在沒有信任基礎(chǔ)的前提下，銷售員如何在短短的30秒內(nèi)傳遞更多有價值的信息，邀請用戶到店試駕？這需要更多的銷售線索，精準(zhǔn)、高效、快速地提供到銷售手中。

簡單的說，當(dāng)4S店從汽車品牌方接收到用戶電話信息，并邀請用戶試駕前，CALO可通過多維數(shù)據(jù)源，在三秒內(nèi)，為銷售員計算出多個精準(zhǔn)的描述性標(biāo)簽。比如客戶是價格敏感型、追逐安全型、追求動力型等等，并為該客戶的“購買意向”評級打分，讓銷售在關(guān)鍵30秒邀約電話內(nèi)，差異化的輸出價值信息，提高首約到店率。

程杰解釋道：這個看似只有“三秒”的動作，是三套能力的組合，一套是對場景的設(shè)計能力；第二套是數(shù)據(jù)源的采集和數(shù)據(jù)標(biāo)簽以及模型的打造，數(shù)據(jù)越多源，模型越立體，同時我們知道什么樣的問題有什么樣的數(shù)據(jù)；第三是算法，我們不能只做決策智能，更要做交互智能，這是技術(shù)的進(jìn)步和行業(yè)認(rèn)知的不斷迭代后的結(jié)果。

事實(shí)上，正是源于數(shù)據(jù)生態(tài)的理解、數(shù)據(jù)智能算法能力，以及營銷決策的場景化應(yīng)用這三個方面構(gòu)成了高科數(shù)聚的關(guān)鍵壁壘。

02 技術(shù)和場景的基因雙螺旋結(jié)構(gòu)

“技術(shù)和場景就像是基因中的雙螺旋結(jié)構(gòu)，旋轉(zhuǎn)上升?！?/p>

高科數(shù)聚對汽車業(yè)務(wù)和場景的理解，一部分體現(xiàn)在了產(chǎn)品設(shè)計的邏輯里。

縱觀高科數(shù)聚的產(chǎn)品矩陣，從表面看十分復(fù)雜，二十多款不同型號的產(chǎn)品，對應(yīng)著不同的業(yè)務(wù)場景，但是如果捕捉到主線邏輯，會發(fā)現(xiàn)思路十分清晰。

程杰介紹到，當(dāng)下高科數(shù)聚的產(chǎn)品分為兩條不同產(chǎn)品線：o系列和i系列，o系列為運(yùn)營智能SaaS應(yīng)用，主要針對經(jīng)銷商等銷售前端，提供通用化的產(chǎn)品；i系列為數(shù)據(jù)智能DaaS平臺，主要針對主機(jī)廠、品牌等整體營銷策略制定方。

DaaS平臺從廣告投放的源頭入手，幫助主機(jī)廠解決“廣告浪費(fèi)”問題。

事實(shí)上，當(dāng)下的廣告資源浪費(fèi)遠(yuǎn)比一半要多，幾乎有80%都是無效投入，而且隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，線上、到店、試駕、私域等觸點(diǎn)越來越碎片化，這導(dǎo)致了幾十億天價廣告，在決策時反應(yīng)速度跟不上市場變化，缺乏決策時效性，廣告投放后，用戶行為無法跟蹤，分析流程長且無法預(yù)判和干預(yù)。

程杰認(rèn)為，如果單看一次廣告投放的結(jié)果數(shù)據(jù)，這是不夠的。營銷的本質(zhì)是“以人為中心”。

對場景的層層剖析，是向下縱深的結(jié)果，但想要實(shí)現(xiàn)場景能力，需要技術(shù)不斷創(chuàng)新和突破，向上穿透，這便是場景和技術(shù)組成的雙螺旋結(jié)構(gòu)。從另一個角度來看，廣告效果的評估需要考慮點(diǎn)、線、面、體這樣的四個層次：“點(diǎn)”指一次活動或者一次廣告投放；“線”指在單一媒體上連續(xù)多次的廣告活動以及疊加效應(yīng)；“面”是指跨多種媒體的廣告投放的疊加效應(yīng)；“體”是指線上媒體投放以及線下營銷活動的綜合價值和效果。

想要還原一個人的多種社會行為數(shù)據(jù)，首先需要多種數(shù)據(jù)源，這是第一步難題。

一個個的數(shù)據(jù)孤島和交叉競爭關(guān)系，讓數(shù)據(jù)不能真正打通。高科數(shù)聚在中間，通過自己的行業(yè)黏性打通多個數(shù)據(jù)源，打造三方分布式生態(tài)數(shù)據(jù)庫能力，包括三大運(yùn)營商的流量數(shù)據(jù)、搜索引擎數(shù)據(jù)、社交數(shù)據(jù)、電商購買數(shù)據(jù)和車聯(lián)網(wǎng)等平臺數(shù)據(jù)等平臺數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)源多了，難題接踵而至。

首先是存儲問題，不同的數(shù)據(jù)源在存儲時需要數(shù)據(jù)隔離，原則上不可能也不適合全部放在一起。高科數(shù)聚采用了物理上分別管理，邏輯上全線打通的三方數(shù)據(jù)生態(tài)分布式設(shè)計。在保證絕對規(guī)范和安全的前提下，與數(shù)據(jù)源建立深度合作機(jī)制，這使得企業(yè)在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時，不僅有內(nèi)部數(shù)據(jù)，更能掌控全局視角。

其次，在存儲問題解決后，面臨著最敏感的數(shù)據(jù)隱私保護(hù)問題，這就需要用“隱私計算”解決。

起初，國內(nèi)引進(jìn)了常用的聯(lián)邦建模和“不經(jīng)意傳輸”等隱私計算方法，簡單的說就是將單條數(shù)據(jù)混合在多條數(shù)據(jù)內(nèi)，但只有一條是真的，這雖然會增加一定干擾程度，但并不是100%無風(fēng)險。

高科數(shù)聚在數(shù)據(jù)加密上，研發(fā)了一項(xiàng)新的隱私計算專利，不需要任何的用戶ID，也不需要多個數(shù)據(jù)源進(jìn)行交換，但仍能得到數(shù)據(jù)匹配的效果，且能達(dá)到同樣的精度來進(jìn)行模型運(yùn)算或聯(lián)合打造用戶畫像，甚至系統(tǒng)都不知道用戶是誰。

怎么做到呢？舉個形象的例子，就如同二戰(zhàn)時期的摩斯密碼對數(shù)據(jù)源的保護(hù)。隱私計算系統(tǒng)在中間，參照不同母本對應(yīng)的用戶特征進(jìn)行定位，在系統(tǒng)中統(tǒng)一為A，但A是誰，不同數(shù)據(jù)源有不同的母本，沒有母本就不能破譯用戶信息。

在目前的消費(fèi)環(huán)境下，應(yīng)用個人消費(fèi)數(shù)據(jù)必須滿足隱私計算要求，尤其把消費(fèi)者行為軌跡數(shù)據(jù)和基本數(shù)據(jù)放在一起更是如此，隱私計算技術(shù)突破和創(chuàng)新是這個領(lǐng)域無法繞過的高地。

“我認(rèn)為一家企業(yè)的競爭力，一方面是技術(shù)的壁壘，另一方面，是源于我們對場景的理解，一個痛點(diǎn)解決了，還有第二個第三個，目前高科數(shù)聚已經(jīng)完成至少提前三年的布局?！背探芴谷坏?。

03 數(shù)據(jù)場景應(yīng)用的想象力

目前，高科數(shù)聚在消費(fèi)者產(chǎn)品和服務(wù)行業(yè)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用領(lǐng)域，率先跑通了SaaS和DaaS的模式。

基于多年來積累的行業(yè)數(shù)據(jù)分析能力和解決方案能力，高科數(shù)聚已經(jīng)打造出成熟的跨行業(yè)產(chǎn)品體系。程杰認(rèn)為，汽車用戶與保險、投資理財?shù)刃袠I(yè)用戶的消費(fèi)習(xí)慣有著相似性。

比如投資理財行業(yè)，這個看起來和汽車風(fēng)馬牛不相及的行業(yè)，消費(fèi)群體和決策路徑幾乎相同。消費(fèi)者在線上看到了各類廣告信息，留下意向和電話信息，金融公司進(jìn)行線下電話溝通，關(guān)鍵環(huán)節(jié)同樣在線上到線下的轉(zhuǎn)化，消費(fèi)者需要貨比三家、理財公司給出專業(yè)意見、消費(fèi)單價高、決策時間長。

通過對比數(shù)據(jù)，能夠發(fā)現(xiàn)各個行業(yè)的共通場景，再利用SaaS產(chǎn)品進(jìn)行靈活運(yùn)用。至今，高科數(shù)聚在數(shù)字化營銷應(yīng)用方面已經(jīng)能夠橫跨6大行業(yè)、30＋品牌，且數(shù)據(jù)應(yīng)用能力得以復(fù)用，快速且有效。

但這只是數(shù)據(jù)應(yīng)用的想象力之一。

隨著車聯(lián)網(wǎng)的普及，智能汽車被認(rèn)為是下一代的智能終端，高科數(shù)聚在汽車領(lǐng)域長期積累的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)和能力，將隨著車聯(lián)網(wǎng)的普及變得更有價值。

程杰認(rèn)為：“目前，市場上的存量汽車要達(dá)到車聯(lián)網(wǎng)裝機(jī)的大規(guī)模推廣，只需要5年左右。車聯(lián)網(wǎng)的世界里充滿了數(shù)據(jù)，可以達(dá)到200毫秒一條，10萬輛車在馬路上每天跑兩個小時，一個平常的數(shù)據(jù)中心就已經(jīng)堆滿了。這就更需要剔除無效數(shù)據(jù)，把有效數(shù)據(jù)打標(biāo)簽，進(jìn)行分類存儲，以及將出行數(shù)據(jù)變現(xiàn)?！痹谖磥憩F(xiàn)象級的數(shù)據(jù)量計算資源要求下，云計算、霧計算等新的技術(shù)資源要求都會涌現(xiàn)。

這也就是為什么，最近高科數(shù)聚與神州數(shù)碼聯(lián)手，共同發(fā)布“神州云|數(shù)云汽車IO+服務(wù)”，為汽車行業(yè)提供云計算與大數(shù)據(jù)方面的雙螺旋解決方案；同時，與京東云聯(lián)合打造“云聚”平臺，圍繞京東獨(dú)特的數(shù)據(jù)能力，為企業(yè)提供高效敏捷的用戶洞察產(chǎn)品和業(yè)務(wù)場景深度咨詢。此外，高科數(shù)聚已與多個不同生態(tài)優(yōu)勢的伙伴，聯(lián)合共建數(shù)據(jù)產(chǎn)品和解決方案，放大高科10+行業(yè)的成功經(jīng)驗(yàn)與數(shù)據(jù)變現(xiàn)能力。

營銷是全鏈條的，不只圍繞著車，更是圍繞著人，高科數(shù)聚正在建立一個以出行服務(wù)為核心的數(shù)據(jù)生態(tài)。

比如加油站、充電樁、停車場、旅游景點(diǎn)等出行應(yīng)用場景，圍繞用戶需求，經(jīng)過數(shù)據(jù)打通，在車內(nèi)擴(kuò)展更多娛樂、購物、社交等場景，彼時的車如同當(dāng)下的手機(jī)，數(shù)據(jù)能力也將得到更多維的擴(kuò)展。

“當(dāng)下，隨著國內(nèi)的數(shù)據(jù)環(huán)境、安全隱私等方面正在逐漸健全，未來5年，我們希望有更多消費(fèi)者授權(quán)的數(shù)據(jù)，在自有的體系內(nèi)，為消費(fèi)者提供更優(yōu)質(zhì)和個性化的服務(wù)，這不僅是高科數(shù)聚應(yīng)該做的，更是產(chǎn)業(yè)數(shù)字化發(fā)展需要持續(xù)進(jìn)化的方向?！?/p>

由于常年穿梭在美國與中國之間，程杰總會不經(jīng)意地將中美進(jìn)行對比?！爸袊臋C(jī)會很大，中國以3-5年時間就走過了美國走了十多年的路，我們快速進(jìn)入了數(shù)字化時代，積累了龐大的數(shù)據(jù)樣本，具體怎么運(yùn)用，是考驗(yàn)每個國內(nèi)企業(yè)的關(guān)鍵課題。高科數(shù)聚將和生態(tài)中的各個企業(yè)共同合作，創(chuàng)建一個數(shù)字孿生、原生的數(shù)智化新時代?！?/p>